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  "cells": [
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "1Pi_B2cvdBiW"
      },
      "source": [
        "##### Copyright 2019 The TF-Agents Authors."
      ]
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    {
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      "execution_count": null,
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        "cellView": "form",
        "id": "nQnmcm0oI1Q-"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
        "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
        "# You may obtain a copy of the License at\n",
        "#\n",
        "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
        "#\n",
        "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
        "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
        "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
        "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
        "# limitations under the License."
      ]
    },
    {
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      "metadata": {
        "id": "GiI8CZYWcJ5n"
      },
      "source": [
        "# 네트워크\n",
        "\n",
        "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
        "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/agents/tutorials/8_networks_tutorial\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\">TensorFlow.org에서 보기</a></td>\n",
        "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/agents/tutorials/8_networks_tutorial.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\">Google Colab에서 실행하기</a></td>\n",
        "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/agents/tutorials/8_networks_tutorial.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\">GitHub에서 소스 보기</a></td>\n",
        "  <td><a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ko/agents/tutorials/8_networks_tutorial.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\">노트북 다운로드하기</a></td>\n",
        "</table>"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "31uij8nIo5bG"
      },
      "source": [
        "## 소개\n",
        "\n",
        "이 colab에서는 에이전트에 대한 사용자 정의 네트워크를 정의하는 방법을 다룹니다. 네트워크는 에이전트를 통해 훈련되는 모델을 정의하는 데 도움이 됩니다. TF-Agents에는 에이전트에 유용한 여러 가지 유형의 네트워크가 있습니다.\n",
        "\n",
        "**주요 네트워크**\n",
        "\n",
        "- **QNetwork**: 불연속 행동이 있는 환경에 대한 Qlearning에서 사용되는 이 네트워크는 관찰 값을 가능한 각 행동에 대한 추정 값에 매핑합니다.\n",
        "- **CriticNetworks**: 문헌에서 `ValueNetworks`라고도 하며 일부 상태를 예상되는 정책 반환의 추정에 매핑하는 일부 Value 함수 버전을 추정하는 방법을 학습합니다. 이 네트워크는 에이전트의 현재 상태가 얼마나 좋은지 추정합니다.\n",
        "- **ActorNetworks**: 관찰 값에서 행동으로의 매핑을 학습합니다. 이러한 네트워크는 일반적으로 정책에서 행동을 생성하는 데 사용됩니다.\n",
        "- **ActorDistributionNetworks**: `ActorNetworks`와 유사하지만 정책이 행동을 생성하기 위해 샘플링할 수 있는 분포를 생성합니다.\n",
        "\n",
        "**도우미 네트워크**\n",
        "\n",
        "- **EncodingNetwork** : 사용자는 네트워크의 입력에 적용 할 전처리 레이어의 매핑을 쉽게 정의 할 수 있습니다.\n",
        "- **DynamicUnrollLayer** : 시간 순서에 따라 적용되는 에피소드 경계에서 네트워크 상태를 자동으로 재설정합니다.\n",
        "- **ProjectionNetwork**: `CategoricalProjectionNetwork` 또는 `NormalProjectionNetwork`와 같은 네트워크는 입력을 받아 범주형 또는 정규 분포를 생성하는 데 필요한 매개변수를 생성합니다.\n",
        "\n",
        "TF-Agents의 모든 예에는 사전 구성된 네트워크가 함께 제공됩니다. 그러나 이러한 네트워크는 복잡한 관찰 값을 처리하도록 설정되지 않습니다.\n",
        "\n",
        "둘 이상의 관측 값/행동을 노출하는 환경에 있으면서 네트워크를 사용자 정의해야 하는 경우 이 튜토리얼을 제대로 찾았습니다!"
      ]
    },
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      "metadata": {
        "id": "Wmk1GBT9cPqC"
      },
      "source": [
        "## 설정"
      ]
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      "metadata": {
        "id": "uhGeL1Kpc3Pw"
      },
      "source": [
        "tf-agent를 아직 설치하지 않은 경우 다음을 실행하십시오."
      ]
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        "!pip install tf-agents"
      ]
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        "id": "sdvop99JlYSM"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "from __future__ import absolute_import\n",
        "from __future__ import division\n",
        "from __future__ import print_function\n",
        "\n",
        "import abc\n",
        "import tensorflow as tf\n",
        "import numpy as np\n",
        "\n",
        "from tf_agents.environments import random_py_environment\n",
        "from tf_agents.environments import tf_py_environment\n",
        "from tf_agents.networks import encoding_network\n",
        "from tf_agents.networks import network\n",
        "from tf_agents.networks import utils\n",
        "from tf_agents.specs import array_spec\n",
        "from tf_agents.utils import common as common_utils\n",
        "from tf_agents.utils import nest_utils\n",
        "\n",
        "tf.compat.v1.enable_v2_behavior()"
      ]
    },
    {
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      "metadata": {
        "id": "ums84-YP_21F"
      },
      "source": [
        "## 네트워크 정의하기\n",
        "\n",
        "### 네트워크 API\n",
        "\n",
        "TF-Agents에서는 Keras [Networks](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/keras/engine/network.py)를 하위 클래스화합니다. 그러면 다음을 수행할 수 있습니다.\n",
        "\n",
        "- 대상 네트워크를 만들 때 필요한 복사 작업을 단순화합니다.\n",
        "- `network.variables()`를 호출할 때 자동 변수 생성을 수행합니다.\n",
        "- 네트워크 input_spec을 기반으로 입력을 검증합니다.\n",
        "\n",
        "## EncodingNetwork 위에서 언급한 것처럼 `EncodingNetwork`를 사용하면 네트워크의 입력에 적용하여 일부 인코딩을 생성하기 위한 전처리 레이어 매핑을 쉽게 정의할 수 있습니다.\n",
        "\n",
        "EncodingNetwork는 대부분 선택적인 다음과 같은 레이어로 구성됩니다.\n",
        "\n",
        "- 전처리 레이어\n",
        "- 전처리 결합기\n",
        "- 전환\n",
        "- 반음 낮추다\n",
        "- 밀집한\n",
        "\n",
        "네트워크 인코딩의 특별한 점은 입력 전처리가 적용된다는 것입니다. 입력 전처리는 `preprocessing_layers` 및 `preprocessing_combiner` 레이어를 통해 가능합니다. 이러한 레이어 각각은 중첩 구조로 지정할 수 있습니다. `preprocessing_layers` 중첩이 `input_tensor_spec` 보다 얕으면 레이어에 하위 중첩이 생깁니다. 예를 들어, 다음과 같다면\n",
        "\n",
        "```\n",
        "input_tensor_spec = ([TensorSpec(3)] * 2, [TensorSpec(3)] * 5) preprocessing_layers = (Layer1(), Layer2())\n",
        "```\n",
        "\n",
        "전처리가 다음을 호출합니다.\n",
        "\n",
        "```\n",
        "preprocessed = [preprocessing_layers[0](observations[0]),                 preprocessing_layers[1](obsrevations[1])]\n",
        "```\n",
        "\n",
        "그러나 다음과 같다면\n",
        "\n",
        "```\n",
        "preprocessing_layers = ([Layer1() for _ in range(2)],                         [Layer2() for _ in range(5)])\n",
        "```\n",
        "\n",
        "전처리는 다음을 호출합니다.\n",
        "\n",
        "```python\n",
        "preprocessed = [   layer(obs) for layer, obs in zip(flatten(preprocessing_layers),                                     flatten(observations)) ]\n",
        "```\n"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "RP3H1bw0ykro"
      },
      "source": [
        "### 사용자 정의 네트워크\n",
        "\n",
        "자체 네트워크를 만들려면 `__init__` 및 `call` 메서드만 재정의하면 됩니다. `EncodingNetworks`에 대해 배운 내용을 이용해 사용자 정의 네트워크를 만들어 이미지와 벡터를 포함한 관찰 값을 취하는 ActorNetwork를 만들어 보겠습니다.\n"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "Zp0TjAJhYo4s"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "class ActorNetwork(network.Network):\n",
        "\n",
        "  def __init__(self,\n",
        "               observation_spec,\n",
        "               action_spec,\n",
        "               preprocessing_layers=None,\n",
        "               preprocessing_combiner=None,\n",
        "               conv_layer_params=None,\n",
        "               fc_layer_params=(75, 40),\n",
        "               dropout_layer_params=None,\n",
        "               activation_fn=tf.keras.activations.relu,\n",
        "               enable_last_layer_zero_initializer=False,\n",
        "               name='ActorNetwork'):\n",
        "    super(ActorNetwork, self).__init__(\n",
        "        input_tensor_spec=observation_spec, state_spec=(), name=name)\n",
        "\n",
        "    # For simplicity we will only support a single action float output.\n",
        "    self._action_spec = action_spec\n",
        "    flat_action_spec = tf.nest.flatten(action_spec)\n",
        "    if len(flat_action_spec) > 1:\n",
        "      raise ValueError('Only a single action is supported by this network')\n",
        "    self._single_action_spec = flat_action_spec[0]\n",
        "    if self._single_action_spec.dtype not in [tf.float32, tf.float64]:\n",
        "      raise ValueError('Only float actions are supported by this network.')\n",
        "\n",
        "    kernel_initializer = tf.keras.initializers.VarianceScaling(\n",
        "        scale=1. / 3., mode='fan_in', distribution='uniform')\n",
        "    self._encoder = encoding_network.EncodingNetwork(\n",
        "        observation_spec,\n",
        "        preprocessing_layers=preprocessing_layers,\n",
        "        preprocessing_combiner=preprocessing_combiner,\n",
        "        conv_layer_params=conv_layer_params,\n",
        "        fc_layer_params=fc_layer_params,\n",
        "        dropout_layer_params=dropout_layer_params,\n",
        "        activation_fn=activation_fn,\n",
        "        kernel_initializer=kernel_initializer,\n",
        "        batch_squash=False)\n",
        "\n",
        "    initializer = tf.keras.initializers.RandomUniform(\n",
        "        minval=-0.003, maxval=0.003)\n",
        "\n",
        "    self._action_projection_layer = tf.keras.layers.Dense(\n",
        "        flat_action_spec[0].shape.num_elements(),\n",
        "        activation=tf.keras.activations.tanh,\n",
        "        kernel_initializer=initializer,\n",
        "        name='action')\n",
        "\n",
        "  def call(self, observations, step_type=(), network_state=()):\n",
        "    outer_rank = nest_utils.get_outer_rank(observations, self.input_tensor_spec)\n",
        "    # We use batch_squash here in case the observations have a time sequence\n",
        "    # compoment.\n",
        "    batch_squash = utils.BatchSquash(outer_rank)\n",
        "    observations = tf.nest.map_structure(batch_squash.flatten, observations)\n",
        "\n",
        "    state, network_state = self._encoder(\n",
        "        observations, step_type=step_type, network_state=network_state)\n",
        "    actions = self._action_projection_layer(state)\n",
        "    actions = common_utils.scale_to_spec(actions, self._single_action_spec)\n",
        "    actions = batch_squash.unflatten(actions)\n",
        "    return tf.nest.pack_sequence_as(self._action_spec, [actions]), network_state"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "Fm-MbMMLYiZj"
      },
      "source": [
        "`RandomPyEnvironment`를 생성하여 구조화된 관찰 값을 생성하고 구현을 검증해 보겠습니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "E2XoNuuD66s5"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "action_spec = array_spec.BoundedArraySpec((3,), np.float32, minimum=0, maximum=10)\n",
        "observation_spec =  {\n",
        "    'image': array_spec.BoundedArraySpec((16, 16, 3), np.float32, minimum=0,\n",
        "                                        maximum=255),\n",
        "    'vector': array_spec.BoundedArraySpec((5,), np.float32, minimum=-100,\n",
        "                                          maximum=100)}\n",
        "\n",
        "random_env = random_py_environment.RandomPyEnvironment(observation_spec, action_spec=action_spec)\n",
        "\n",
        "# Convert the environment to a TFEnv to generate tensors.\n",
        "tf_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment(random_env)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "LM3uDTD7TNVx"
      },
      "source": [
        "관찰 값이 사전이 되도록 정의했으므로 관찰 값을 처리하기 위한 전처리 레이어를 만들어야 합니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "r9U6JVevTAJw"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "preprocessing_layers = {\n",
        "    'image': tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(8, 4),\n",
        "                                        tf.keras.layers.Flatten()]),\n",
        "    'vector': tf.keras.layers.Dense(5)\n",
        "    }\n",
        "preprocessing_combiner = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)\n",
        "actor = ActorNetwork(tf_env.observation_spec(), \n",
        "                     tf_env.action_spec(),\n",
        "                     preprocessing_layers=preprocessing_layers,\n",
        "                     preprocessing_combiner=preprocessing_combiner)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "mM9qedlwc41U"
      },
      "source": [
        "이제 actor 네트워크가 생겼으므로 환경에서 관찰 값을 처리할 수 있습니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "JOkkeu7vXoei"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "time_step = tf_env.reset()\n",
        "actor(time_step.observation, time_step.step_type)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "ALGxaQLWc9GI"
      },
      "source": [
        "이 같은 전략을 사용하여 에이전트가 사용하는 기본 네트워크를 사용자 정의 할 수 있습니다. 전처리를 정의하고 나머지 네트워크에 연결할 수 있습니다. 사용자 정의를 정의 할 때 네트워크의 출력 계층 정의가 일치하는지 확인하십시오."
      ]
    }
  ],
  "metadata": {
    "colab": {
      "collapsed_sections": [],
      "name": "8_networks_tutorial.ipynb",
      "toc_visible": true
    },
    "kernelspec": {
      "display_name": "Python 3",
      "name": "python3"
    }
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 0
}
